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摘要

脉冲神经网络（SNN）作为一种新兴的生物启发式神经网络模型，在图像分类领域

展现出了显著潜力。脉冲神经网络模仿生物神经元的工作机制，通过脉冲信号传递信息，

实现了更高效的信息处理。在图像分类任务中，脉冲神经网络通过其独特的脉冲编码方

式，能够有效地提取图像特征并进行分类。然而，在传统的脉冲神经网络中，脉冲神经

元的串行性使得其无法完全发挥其高效率的特性。同时，传统网络结构容易产生梯度消

失和爆炸的问题，也存在运算精度较低的问题。因此，本文提出了一种新型的PSN-SEW-

MA算法，即基于